近些年，redis憑藉在效能、穩定性和高可擴充套件性上的卓越表現，基本上已經成了網際網路行業快取中介軟體的標配，甚至很多傳統行業也在使用redis。那麼我們在使用redis等快取中介軟體時，要注意哪些問題呢？本文咱們就來聊聊，我們使用快取中介軟體過程中曾經遇到的坑！
快取穿透
先看乙個常見的快取使用方式。請求來了，先查快取，快取有值就直接返回；快取沒值，查資料庫，然後把資料庫的值存到快取，再返回。
假如快取沒查到某個值，查資料庫也沒這個值，也就是說要查的值根本不存在，這樣就會導致每次對這個值的查詢請求都會穿透到資料庫。這就是所謂的「快取穿透」。
如何避免快取穿透？
如果從資料庫中沒查到值，可以在快取中記錄乙個空值，來避免「快取穿透」。並且要給這個空值設定乙個較短的過期時間。
比如說，我們經常會把使用者資訊快取到redis。如果呼叫方傳了乙個不存在的userid，在快取中就查不到這個使用者資訊，然後去db也查不到。這樣就會導致，每次根據這個userid查使用者資訊，都會穿透到資料庫，給資料庫造成了壓力。為了避免快取穿透，當資料庫查不到時，我們可以在快取中記錄一條空資料，比如userid做為key，空json做為值，如果程式獲得這個空json，就按使用者不存在處理。再給這個key設定乙個很短的過期時間，比如30秒。
快取雪崩
我們經常會遇到需要初始化快取的情況。比如說使用者系統重構，表結構發生了變化，快取資訊也要變，上線前需要初始化快取，將使用者資訊批量存入快取。假如我們給這些使用者資訊設定相同的過期時間，到過期時間點所有使用者資訊的快取記錄就會同時集中失效，導致大量請求瞬間打到資料庫，資料庫很可能會被搞掛。這種快取集中失效，導致大量請求同時穿透到資料庫的情況，就是所謂的「雪崩效應」。
快取併發
當系統併發很高，快取資料尤其是熱點資料過期後，可能會出現多個請求同時訪問資料庫並設定快取的情況，不但給資料庫帶來壓力，而且會有快取頻繁更新的問題。
我們可以通過加鎖來避免快取併發問題。如果從快取查不到資料，對查詢資料加分布式鎖，然後查資料庫並把資料庫查詢結果放入快取。其他執行緒等待鎖釋放後，直接從快取取值。
比如，電商系統會快取商品sku**，一些熱點商品的併發訪問會非常高。當快取過期失效後，訪問請求從快取查不到記錄，此時可以用商品sku id為key加分布式鎖，然後從資料庫查詢**並把**放入快取，最後解鎖。解鎖後其他請求就可以從快取直接取值了。從而避免了資料庫的壓力。
分布式鎖
以我們之前做過的5人拼團為例。如果有使用者參加**，我們需要先校驗參團人數是否達到了上限5人。如果沒達到5人，使用者才可以參團。偽**如下：
//根據拼團id獲取目前參團成員數量
int numofmembers = pintuanservice.getnumofmembersbyid(pintuanid);
if(numofmembers < 5)
高併發場景下，上面的**會有很嚴重的問題。如果某個團當前的參團人數是4，這時有兩個使用者同時參團，使用者a和使用者b的請求同時進入上面的**塊，a和b的請求同時執行到第2行**，獲取的numofmembers都是4，表示式 numofmembers < 5 成立，所以兩個使用者都能執行到第4行**，就是說a使用者和b使用者都能成功參加拼團。於是，參團人數就超過了5人的上限。所以我們就需要加鎖來避免這個問題。synchronized行嗎？不行。因為我們的服務是多節點部署的，所以要加分布式鎖。**如下：
boolean aquired = distributedlock.aquirelock(pintuanid, 3000);
if(aquired == true)
} finally
}這樣就好多啦！接下來我們看看基於redis分布式鎖的實現，以及特別要注意的問題。一般我們會基於setnx實現redis分布式鎖。setnx命令可以檢查key是否存在，如果key不存在，就在redis中建立乙個鍵值對（操作成功），如果key已經存在就放棄執行（操作失敗）。
先看一段基於springboot實現的加鎖和釋放鎖的**：
@component
public class distributedlock {
@autowired
private stringredistemplate redistemplate;
上面的**。乍一看，好像沒什麼問題！加鎖失敗有迴圈重試加鎖，過期時間設定了，而且也保證了建立key-value鍵值對和設定過期時間的原子性，這樣當程式沒有正常釋放鎖時，也能保證過期後鎖自動釋放（注意：redis較老的版本不支援 setnx 和設定過期時間的原子操作，不過可以利用lua指令碼來保證原子性）。
我們再仔細思考一下，一般場景我們會對key設定乙個很短的過期時間，當一次操作因為網路等原因耗費了較長時間，操作還沒完成key就過期失效了。這樣會產生什麼問題呢？我們還是以拼團為例加以說明，先看看下面這張圖：
如上圖，使用者a和使用者b同時參加同一團，團id為 001，我們以團id作為分布式鎖的key，「distributedlock」 作為固定的value，過期時間是5秒。a先獲取分布式鎖，但是由於網路等原因a的拼團操作在5秒內沒完成，這時key過期並從redis清除掉，a的分布式鎖失效。此時使用者b拿到分布式鎖，key也同樣是團id 001。在使用者b的拼團邏輯執行完之前，使用者a的邏輯先執行完了，緊接著a就把鎖給釋放了。不過a的鎖早已經過期失效了，b持有鎖的key和a又完全一樣，所以此時a釋放的其實是b的鎖。這樣一來整個拼團還是有可能會超員。怎麼解決呢？
我們可以把分布式鎖的value設成可以區分的值，比如拼團的場景value可以設定為userid，在釋放鎖的時候根據key和value來判斷當前的鎖是不是自己的，只有redis中userid和自己的userid相同才釋放鎖。
改進後的**如下：
@component
public class distributedlock {
@autowired
private stringredistemplate redistemplate;
還有一種場景需要考慮。當redis master發生故障，主備切換時往往會造成資料丟失，包括分布式鎖的key-value 也可能丟失。這樣就會導致操作還沒執行完，鎖就被其他請求拿到了。redis官方提供了redlock演算法，以及相應的開源實現 redisson。用到分布式鎖的場景，大家可以直接使用 redisson，非常方便。如果系統對可靠性要求很高，如需用到分布式鎖，建議使用 zookeeper，etcd 等。
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